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cross-validation
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新论文质疑交叉验证在模型比较中的稳定性
一篇新发表在arXiv上的论文表明，交叉验证（一种常用的机器学习模型比较统计技术）可能产生不稳定且无效的推断。研究特别指出，尽管Lasso和软阈值方法本身是稳定的，但它们可能导致不可靠的比较。这种不稳定性引发了对在未事先验证相对稳定性情况下的常规交叉验证模型比较用法的质疑。
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新的TWCV方法提高了空间预测模型的准确性
研究人员开发了一个名为目标加权交叉验证（TWCV）的新框架，以提高空间预测模型性能估计的准确性。该方法解决了验证数据不能准确反映模型部署条件这一常见问题，导致结果存在偏差。TWCV使用环境协变量和预测距离等空间相关数据，将验证任务与现实世界的部署场景对齐。模拟以及在德国绘制二氧化氮浓度图的案例研究表明，与标准交叉验证技术相比，TWCV显著减少了偏差，提供了更可靠的误差估计。